R 中 !is.na() 的 filter_all 仍然会产生缺失值答案

【问题标题】：filter_all for !is.na() in R still yields missing valuesR 中 !is.na() 的 filter_all 仍然会产生缺失值
【发布时间】：2019-08-05 23:27:01
【问题描述】：

我正在尝试使用 dplyr 的 filter_all() 来生成所有没有有任何缺失数据的行。我正在使用 dplyr 内置的星球大战数据集。当我使用此代码生成确实有任何缺失值时，它可以无缝运行：

 library(dplyr)
 data("starwars")

rows_with_NAs <- starwars %>%
  filter_all(any_vars(is.na(.)))

但是，如果我尝试使用此代码查找 not 缺少任何值的行：

rows_without_NAs <- starwars %>%
  filter_all(any_vars(!is.na(.)))

我仍然得到带有 NA 的行。

head(rows_without_NAs)

为什么会这样，我该如何解决？

谢谢！

【问题讨论】：

您正在寻找任何具有不缺失值的变量。我认为您想将否定移到外面-!any_vars(is.na(.))
@thelatemail，当我尝试这样做时，我收到以下错误消息： is_quosure(e2) 中的错误：缺少参数“e2”，没有默认值。如果你能够让它工作，你能把你的语法发给我吗？谢谢！

【解决方案1】：

tidyr 对此有 drop_na() 运算符。

library(tidyverse)

data("starwars")

rows_without_NAs <- starwars %>%
    drop_na()

【讨论】：

我不知道这个功能！对于任何未来寻求此解决方案的人来说，一个小的修正是 drop_na() 是在 tidyr 中，而不是 dplyr，但它的工作原理都是一样的。谢谢@Simon Woodward！
现在编程的一个特点是，有这么多的库，可能有一些东西可以做你想做的事，但通常很难找到。